空间滤波技术在复杂背景红外弱小目标检测中的应用

空域滤波是智能建筑控制系统，如ABB i-Bus EIB-KNX产品手册中提及的一种关键技术，它在数字图像处理中扮演着重要角色。空间滤波，特别是空间域滤波，通过对图像的二维函数进行局部区域操作，获取像素位置信息，并据此进行处理。这种滤波方法分为线性滤波和非线性滤波两种类型。 1）线性滤波，如空域高通滤波，通过卷积运算使用特定的高通模板，如3x3像素模板，对图像进行处理。高通模板的设计特点是中心像素值大于周围像素，例如（1-1）和（1-2）所示。这种滤波方式保留图像中的高频成分（如边缘和细节），同时抑制低频成分（如平滑背景），有助于突出显示真实目标，如红外弱小目标检测中的背景抑制。 在复杂背景下进行红外弱小目标检测，如赵营的硕士论文中所述，是一项挑战。在这种情况下，算法需要具备强大的背景抑制能力，以区分真正的小目标信号与复杂的环境噪声。论文作者周慧鑫教授和王英武研究员指导下的研究可能涉及高级的空域滤波技术，如多尺度分析、自适应滤波或小波变换，以提高在复杂背景下的目标检测精度。 该研究强调了学位论文的创新性和独创性，作者声明论文中的工作是独立完成，并且未包含他人已发表的研究成果。此外，西安电子科技大学对学位论文有严格的使用规定，包括知识产权归属、论文的查阅权限以及解密后的论文使用授权等。 空域滤波在智能建筑控制系统的背景下，不仅是实时性强的技术手段，也是红外弱小目标检测中必不可少的处理策略。通过高通滤波等技术，可以在复杂环境中有效分离目标信号，为建筑自动化系统提供更精确的目标识别能力。同时，这也体现了学术界对于此类技术在实际工程应用中的不断探索和优化。